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人教版高三數(shù)學(xué)應(yīng)用統(tǒng)計(jì)目錄
封面/前言/目錄
第一章 隨機(jī)變量與隨機(jī)向量
1.1 隨機(jī)變量的基本概念
1.2 隨機(jī)變量的分布函數(shù)
1.3 連續(xù)型隨機(jī)變量及其密度函數(shù)
1.4 連續(xù)型隨機(jī)變量的數(shù)學(xué)期望與方差
1.4.1 連續(xù)型隨機(jī)變量的數(shù)學(xué)期望
1.4.2 連續(xù)型隨機(jī)變量的方差
1.5 二維隨機(jī)變量
1.6 隨機(jī)向量函數(shù)的數(shù)學(xué)期望
1.7 二維隨機(jī)變量的數(shù)字特征
1.8 二維正態(tài)分布
1.9 由正態(tài)分布隨機(jī)變量導(dǎo)出的分布
閱讀材料 三門問題
總結(jié)與提高
復(fù)習(xí)題一
第二章 參數(shù)估計(jì)
2.1 最大似然估計(jì)的原理與方法
2.2 矩估計(jì)的原理與方法
2.3 估計(jì)量的評價與比較
閱讀材料 估計(jì)量的均方誤差
總結(jié)與提高
復(fù)習(xí)題二
第三章 假設(shè)檢驗(yàn)
3.1 零假設(shè)、p值和拒絕域
3.2 正態(tài)分布總體的假設(shè)檢驗(yàn)
3.2.1 單個正態(tài)總體均值的檢驗(yàn)
3.2.2 兩個正態(tài)總體均值的檢驗(yàn)
3.3 擬合優(yōu)度檢驗(yàn)
3.3.1 分布列的檢驗(yàn)
3.3.2 分布函數(shù)的檢驗(yàn)
閱讀材料與擬合優(yōu)度檢驗(yàn)有關(guān)的故事
總結(jié)與提高
復(fù)習(xí)題三
第四章 線性回歸模型簡介
4.1 均方誤差與線性回歸模型
4.2 線性回歸模型的應(yīng)用
4.3 線性回歸模型的參數(shù)檢驗(yàn)
閱讀材料相關(guān)關(guān)系與線性回歸模型
總結(jié)與捉高
復(fù)習(xí)題四
第五章 正交設(shè)計(jì)
5.1 無交互作用的正交設(shè)計(jì)
5.2 有交互作用的正交設(shè)計(jì)
閱讀材料正交表的設(shè)計(jì)原理
總結(jié)與捉高
復(fù)習(xí)題五
第六章 聚類分析
6.1 距離與分類
6.2 個體聚類原理
6.3 變量聚類原理
閱讀材料距離與相關(guān)系數(shù)
總結(jié)與捉高
復(fù)習(xí)題六
附錄A常用統(tǒng)計(jì)表
表A-1 X2 分布的上分位數(shù)表
表A-2 t分布的上分位數(shù)表
表A-3 標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)分布函數(shù)表
附錄B R語言簡介
B.1 用戶界面簡介
B.2 常用命令簡介
B.3 密度函數(shù)、分布函數(shù)和隨機(jī)數(shù)生成函數(shù)
B.4 數(shù)據(jù)框與線性回歸模型
B.5 聚類分析
第一章 隨機(jī)變量與隨機(jī)向量
1.1 隨機(jī)變量的基本概念
1.2 隨機(jī)變量的分布函數(shù)
1.3 連續(xù)型隨機(jī)變量及其密度函數(shù)
1.4 連續(xù)型隨機(jī)變量的數(shù)學(xué)期望與方差
1.4.1 連續(xù)型隨機(jī)變量的數(shù)學(xué)期望
1.4.2 連續(xù)型隨機(jī)變量的方差
1.5 二維隨機(jī)變量
1.6 隨機(jī)向量函數(shù)的數(shù)學(xué)期望
1.7 二維隨機(jī)變量的數(shù)字特征
1.8 二維正態(tài)分布
1.9 由正態(tài)分布隨機(jī)變量導(dǎo)出的分布
閱讀材料 三門問題
總結(jié)與提高
復(fù)習(xí)題一
第二章 參數(shù)估計(jì)
2.1 最大似然估計(jì)的原理與方法
2.2 矩估計(jì)的原理與方法
2.3 估計(jì)量的評價與比較
閱讀材料 估計(jì)量的均方誤差
總結(jié)與提高
復(fù)習(xí)題二
第三章 假設(shè)檢驗(yàn)
3.1 零假設(shè)、p值和拒絕域
3.2 正態(tài)分布總體的假設(shè)檢驗(yàn)
3.2.1 單個正態(tài)總體均值的檢驗(yàn)
3.2.2 兩個正態(tài)總體均值的檢驗(yàn)
3.3 擬合優(yōu)度檢驗(yàn)
3.3.1 分布列的檢驗(yàn)
3.3.2 分布函數(shù)的檢驗(yàn)
閱讀材料與擬合優(yōu)度檢驗(yàn)有關(guān)的故事
總結(jié)與提高
復(fù)習(xí)題三
第四章 線性回歸模型簡介
4.1 均方誤差與線性回歸模型
4.2 線性回歸模型的應(yīng)用
4.3 線性回歸模型的參數(shù)檢驗(yàn)
閱讀材料相關(guān)關(guān)系與線性回歸模型
總結(jié)與捉高
復(fù)習(xí)題四
第五章 正交設(shè)計(jì)
5.1 無交互作用的正交設(shè)計(jì)
5.2 有交互作用的正交設(shè)計(jì)
閱讀材料正交表的設(shè)計(jì)原理
總結(jié)與捉高
復(fù)習(xí)題五
第六章 聚類分析
6.1 距離與分類
6.2 個體聚類原理
6.3 變量聚類原理
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總結(jié)與捉高
復(fù)習(xí)題六
附錄A常用統(tǒng)計(jì)表
表A-1 X2 分布的上分位數(shù)表
表A-2 t分布的上分位數(shù)表
表A-3 標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)分布函數(shù)表
附錄B R語言簡介
B.1 用戶界面簡介
B.2 常用命令簡介
B.3 密度函數(shù)、分布函數(shù)和隨機(jī)數(shù)生成函數(shù)
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- 《浪淘沙(桃花)》
- 《采桑子(三月晦必東館大雨)》
- 《采桑子》
- 《好事近》
- 《點(diǎn)絳唇》
- 《點(diǎn)絳唇·詠梅月》
- 《南鄉(xiāng)子(高等永嘉諸友相餞)》
- 《洞仙歌(丁未壽朱元晦)》
- 《謁金門(送徐子宜如新安)》
- 《垂絲釣(九月七日自壽)》
- 《念奴嬌(送戴少望參選)》
- 《祝英臺近(六月十一日送葉正則如江陵)》
- 《水龍吟》
- 《秋蘭香》
- 《漢宮春》
- 《虞美人(春愁)》
- 《醉花陰》
- 《丑奴兒(詠梅)》
- 《一叢花·溪堂玩月作》
- 《青玉案》
- 《轉(zhuǎn)調(diào)踏莎行(上巳道中作)》
- 《浪淘沙》
- 《玉人歌》
- 《蝶戀花(稼軒坐間作,首句用丘六書中語)》
- 《鵲橋仙》
- 《念奴嬌》
- 《賀新郎》
- 《滿江紅(壽稼軒)》
- 《水調(diào)歌頭》
- 《水調(diào)歌頭(呈趙總領(lǐng))》
- 〖寫馬〗 “轡壓馬頭金錯落,鞍籠駝背錦斕班!
- 〖寫馬〗 “沽酒清陰時系馬,招涼短檻幾留題。”
- 〖寫馬〗 “馬嘶經(jīng)戰(zhàn)地,雕認(rèn)打圍山!
- 〖寫馬〗 “君馬黃,我馬白!
- 〖寫馬〗 “馬驕泥軟錦連乾,香袖半籠鞭!
- 〖寫馬〗 “傍枯林古道,長河飲馬,此意悠悠。”
- 〖寫馬〗 “嘶馬搖鞭何處去?曉禽霜滿樹!
- 〖寫馬〗 “野戰(zhàn)格斗死,敗馬號鳴向天悲。”
- 〖寫馬〗 “五馬如飛龍,青絲結(jié)金絡(luò)。”
- 〖寫馬〗 “廄馬散連山,軍容威絕域!
- 〖寫馬〗 “聞道長安燈夜好,雕輪寶馬如云!
- 〖寫馬〗 “相逢處,自有暗塵隨馬!
- 〖寫馬〗 “匹馬南來渡浙河,汴城宮闕遠(yuǎn)嵯峨!
- 〖寫馬〗 “悠悠卷旆旌,飲馬出長城。”
- 〖寫馬〗 “乘我大宛馬,撫我繁弱弓。”
- 〖寫馬〗 “霾兩輪兮縶四馬,援玉枹兮擊鳴鼓!
- 〖寫馬〗 “匈奴草黃馬正肥,金山西見煙塵飛,漢家大將西出師。”
- 〖寫馬〗 “馬蹄踏水亂明霞,醉袖迎風(fēng)受落花!
- 〖寫馬〗 “至今窺牧馬,不敢過臨洮。”
- 〖寫馬〗 “古來存老馬,不必取長途!
- 〖寫馬〗 “槐柳野橋邊,行塵暗馬前。”
- 〖寫馬〗 “駐馬橋西,還系舊時芳樹!
- 〖寫馬〗 “賭勝馬蹄下,由來輕七尺!
- 〖寫馬〗 “脈脈廣川流,驅(qū)馬歷長洲!
- 〖寫馬〗 “其余七匹亦殊絕,迥若寒空動煙雪。”
- 〖寫馬〗 “馬蹀閼氏血,旗裊可汗頭!
- 〖寫馬〗 “汗血每隨邊地苦,蹄傷不憚隴陰寒!
- 〖寫馬〗 “鐵馬云雕久絕塵,柳營高壓漢營春!
- 〖寫馬〗 “馬色雖不同,人心本無隔!
- 〖寫馬〗 “白馬誰家子,黃龍邊塞兒。”